本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)評估，具體涉及基于業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析的場景數(shù)字化運營管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、運營管理主要包括生產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈管理、庫存管理、質(zhì)量管理、人力資源管理、成本管理以及綜合管理。這些內(nèi)容共同構(gòu)成了企業(yè)日常運營和管理的核心部分，確保企業(yè)能夠高效、有序地運轉(zhuǎn)，實現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)。

2、供應(yīng)鏈?zhǔn)菄@核心企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品配套，并對產(chǎn)品從制造、分銷、物流進(jìn)行整體規(guī)劃，并將產(chǎn)品提供給消費者；同時，在供應(yīng)鏈中任一節(jié)點對應(yīng)目標(biāo)企業(yè)通常會選擇多家供應(yīng)商，用于來控制成本和降低供應(yīng)風(fēng)險，通過引入競爭機(jī)制，根據(jù)價格比較和性能評估來優(yōu)化采購成本，并且與多家供應(yīng)商合作還可以在一家供應(yīng)商出現(xiàn)問題時迅速調(diào)整采購計劃，避免生產(chǎn)線中斷。

3、但是，實際上每家供應(yīng)商的質(zhì)量、交貨、成本等均不相同，因此需要對合作中的供應(yīng)商進(jìn)行周期性績效評估，來確保供應(yīng)鏈的優(yōu)化和穩(wěn)定，但是定期評估需要投入大量的人力、物力和財力，從計劃、執(zhí)行到結(jié)果分析，每一步都需要資源支持，同時需要組織多個部門共同參與評估工作，需要高度的協(xié)調(diào)和溝通，因此，企業(yè)在進(jìn)行供應(yīng)商評估時應(yīng)合理規(guī)劃評估內(nèi)容和頻率，確保既能享受評估帶來的好處，又能避免潛在的負(fù)面影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析的場景數(shù)字化運營管理方法及系統(tǒng)，解決以下技術(shù)問題：實際上每家供應(yīng)商的質(zhì)量、交貨、成本等均不相同，因此需要對合作中的供應(yīng)商進(jìn)行周期性績效評估，來確保供應(yīng)鏈的優(yōu)化和穩(wěn)定，但是定期評估需要投入大量的人力、物力和財力，從計劃、執(zhí)行到結(jié)果分析，每一步都需要資源支持，同時需要組織多個部門共同參與評估工作，需要高度的協(xié)調(diào)和溝通，因此，企業(yè)在進(jìn)行供應(yīng)商評估時，應(yīng)合理規(guī)劃評估內(nèi)容和頻率，確保既能享受評估帶來的好處，又能避免潛在的負(fù)面影響。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

3、本技術(shù)第一方面提供了一種基于業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析的場景數(shù)字化運營管理方法，包括以下步驟：

4、獲取目標(biāo)企業(yè)的采購數(shù)據(jù)并構(gòu)建不同的供應(yīng)商的供應(yīng)數(shù)據(jù)庫；所述供應(yīng)數(shù)據(jù)庫中存儲任一供應(yīng)商的銷售訂單數(shù)據(jù)和質(zhì)量率指數(shù)；所述銷售訂單數(shù)據(jù)包括準(zhǔn)時和延遲訂單的數(shù)量和相應(yīng)訂單量；

5、預(yù)設(shè)評估周期t，獲取評估周期內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)并計算任一供應(yīng)商的可靠評分a=dtbf/(dtbf+dttr)，得到所有供應(yīng)商的可靠評分；其中，dtbf為準(zhǔn)時訂單的訂單數(shù)，dttr?為延遲訂單的訂單數(shù)；根據(jù)計算公式z=log(tbf/ttr+1)*a，得到評估周期內(nèi)所有供應(yīng)商的準(zhǔn)時評分；其中，tbf為準(zhǔn)時訂單的訂單量，ttr?為延遲訂單的訂單量；

6、分別以可靠評分為橫軸，以準(zhǔn)時評分為縱軸，以質(zhì)量率指數(shù)為z軸，構(gòu)建評估三維坐標(biāo)系，生成所有供應(yīng)商對應(yīng)的特征點，選取任一特征點為中心，設(shè)置控制半徑r，計算控制半徑r內(nèi)的特征點密度ρ，獲取所有特征點的控制半徑r內(nèi)的特征點密度均值，將特征點密度均值標(biāo)記為minρ，若存在任一特征點半徑r內(nèi)特征點密度ρ大于minρ，則將該特征點標(biāo)記為核心點，并以該核心點為中心生成類別簇；

7、分別對所有類別簇內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果對任一類別簇對應(yīng)的供應(yīng)商的評估周期進(jìn)行修正。

8、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述獲取目標(biāo)企業(yè)的采購數(shù)據(jù)并構(gòu)建不同的供應(yīng)商的供應(yīng)數(shù)據(jù)庫；所述供應(yīng)數(shù)據(jù)庫中存儲任一供應(yīng)商的銷售訂單數(shù)據(jù)和質(zhì)量率指數(shù)；所述銷售訂單數(shù)據(jù)包括準(zhǔn)時和延遲訂單的數(shù)量和相應(yīng)訂單量中，質(zhì)量指數(shù)的獲取過程為：

9、獲取生產(chǎn)商品的原始數(shù)據(jù)，預(yù)設(shè)商品質(zhì)量的評估指標(biāo)，所述評估指標(biāo)包括產(chǎn)品合格率、原材料質(zhì)量指數(shù)以及維修率；使用高斯混合模型聚類算法提取商品數(shù)據(jù)中的典型評估指標(biāo)數(shù)據(jù)，形成質(zhì)量綜合評估的決策矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；獲取聚類中心形成商品質(zhì)量綜合評估的決策矩陣，并對其分別按效益型和成本型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；分別計算商品各項評估指標(biāo)基于層次分析法、熵權(quán)法、皮爾遜相關(guān)系數(shù)法以及變異系數(shù)法的權(quán)重，然后用指標(biāo)權(quán)重的組合優(yōu)化模型獲得組合權(quán)重，對決策矩陣進(jìn)行加權(quán)處理從而獲得商品質(zhì)量綜合評估的評估矩陣；根據(jù)評估矩陣，用夾角度量法對質(zhì)量進(jìn)行綜合評估，得到質(zhì)量率指數(shù)。

10、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述分別以可靠評分為橫軸，以準(zhǔn)時評分為縱軸，以質(zhì)量率指數(shù)為z軸，構(gòu)建評估三維坐標(biāo)系，生成所有供應(yīng)商對應(yīng)的特征點，選取任一特征點為中心，設(shè)置控制半徑r，計算控制半徑r內(nèi)的特征點密度ρ，獲取所有特征點的控制半徑r內(nèi)的特征點密度均值，將特征點密度均值標(biāo)記為minρ，若存在任一特征點半徑r內(nèi)特征點密度ρ大于minρ，則將該特征點標(biāo)記為核心點，并以該核心點為中心生成類別簇中，設(shè)置聚類控制半徑r的具體過程為：

11、以任一特征點為中心，計算該特征點與任一特征點之間的歐氏距離，對每一個歐氏距離進(jìn)行求和得到u，基于數(shù)值u得到控制半徑r，計算公式如下：

12、；

13、；

14、其中，u為所有特征點的歐氏距離數(shù)據(jù)值之和，i為任一特征點之間的歐氏距離。

15、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述分別以可靠評分為橫軸，以準(zhǔn)時評分為縱軸，以質(zhì)量率指數(shù)為z軸，構(gòu)建評估三維坐標(biāo)系，生成所有供應(yīng)商對應(yīng)的特征點，選取任一特征點為中心，設(shè)置控制半徑r，計算控制半徑r內(nèi)的特征點密度ρ，獲取所有特征點的控制半徑r內(nèi)的特征點密度均值，將特征點密度均值標(biāo)記為minρ，若存在任一特征點半徑r內(nèi)特征點密度ρ大于minρ，則將該特征點標(biāo)記為核心點，并以該核心點為中心生成類別簇中，計算控制半徑r內(nèi)的特征點密度的計算公式為：

16、ρ=3i/(4πr3)；

17、其中i為控制半徑r內(nèi)存在的特征點數(shù)量。

18、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：若存在不屬于任何類別簇的特征點，則將該特征點視為單獨的類別簇。

19、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述分別對所有類別簇內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果對任一類別簇對應(yīng)的供應(yīng)商的評估周期進(jìn)行修正中，對供應(yīng)數(shù)據(jù)分析的具體過程為：

20、以每個類別簇中的核心點為中心，r為半徑生成若干個子簇，計算每個子簇的聚合度并標(biāo)記為dp，dp的計算公式為：

21、；

22、其中z為代表簇內(nèi)的特征集數(shù)，z0為代表簇的核心點，v0為代表簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點；

23、在每個類別簇中選取dp值最小的子簇作為該類別簇的代表簇，提取dp值最高的代表簇的特征點數(shù)量并標(biāo)記為k，生成每個類別簇的代表集合，計算任一代表集合的對應(yīng)特征點的任一軸坐標(biāo)均值，得到對應(yīng)的代表分?jǐn)?shù)。

24、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述分別對所有類別簇內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果對任一類別簇對應(yīng)的供應(yīng)商的評估周期進(jìn)行修正中，評估周期修正的具體計算過程為si=α*si1+β*si2+γ*si3；

25、savg=；

26、t'=t*si/savg；

27、其中，α、β和γ為預(yù)設(shè)系數(shù)，si1、si2和si3分別為第i個類別簇中對應(yīng)代表簇的代表分?jǐn)?shù)，n為所有類別簇的數(shù)量，t'為修正后的評估周期。

28、本技術(shù)第二方面提供了一種基于業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析的場景數(shù)字化運營管理系統(tǒng)，包括：

29、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標(biāo)企業(yè)的采購數(shù)據(jù)并構(gòu)建不同的供應(yīng)商的供應(yīng)數(shù)據(jù)庫；所述供應(yīng)數(shù)據(jù)庫中存儲任一供應(yīng)商的銷售訂單數(shù)據(jù)和質(zhì)量率指數(shù)；所述銷售訂單數(shù)據(jù)包括準(zhǔn)時和延遲訂單的數(shù)量和相應(yīng)訂單量；

30、數(shù)據(jù)分析模塊，預(yù)設(shè)評估周期t，獲取評估周期內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)并計算任一供應(yīng)商的可靠評分a=dtbf/(dtbf+dttr)，得到所有供應(yīng)商的可靠評分；其中，dtbf為準(zhǔn)時訂單的訂單數(shù)，dttr?為延遲訂單的訂單數(shù)；根據(jù)計算公式z=log(tbf/ttr+1)*a，得到評估周期內(nèi)所有供應(yīng)商的準(zhǔn)時評分；其中，tbf為準(zhǔn)時訂單的訂單量，ttr?為延遲訂單的訂單量；

31、數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊，用于分別以可靠評分為橫軸，以準(zhǔn)時評分為縱軸，以質(zhì)量率指數(shù)為z軸，構(gòu)建評估三維坐標(biāo)系，生成所有供應(yīng)商對應(yīng)的特征點，選取任一特征點為中心，設(shè)置控制半徑r，計算控制半徑r內(nèi)的特征點密度ρ，獲取所有特征點的控制半徑r內(nèi)的特征點密度均值，將特征點密度均值標(biāo)記為minρ，若存在任一特征點半徑r內(nèi)特征點密度ρ大于minρ，則將該特征點標(biāo)記為核心點，并以該核心點為中心生成類別簇；

32、結(jié)果生成模塊，用于分別對所有類別簇內(nèi)的供應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并根據(jù)分析結(jié)果對任一類別簇對應(yīng)供應(yīng)商的評估周期進(jìn)行修正。

33、本技術(shù)第三方面提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上列中任一項所述的方法。

34、本發(fā)明的有益效果：

35、本發(fā)明首先通過獲取預(yù)設(shè)評估周期內(nèi)所有供應(yīng)商的供應(yīng)數(shù)據(jù)，通過供應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取并構(gòu)建三維坐標(biāo)系，通過計算任一特征點之間的歐氏距離，設(shè)置聚類控制半徑，將所有供應(yīng)商分為若干類別簇，在每個類別簇中選取dp值最小的子簇作為該類別簇的代表簇，生成每個類別簇的代表集合，計算任一代表集合的對應(yīng)特征點的任一軸坐標(biāo)均值，得到對應(yīng)的代表分?jǐn)?shù)，根據(jù)代表簇中的代表分?jǐn)?shù)對任一類別簇對應(yīng)的供應(yīng)商的評估周期進(jìn)行修正，通過差異化的評估周期，可以將有限的資源集中用于那些最需要關(guān)注和改進(jìn)的供應(yīng)商上，從而提高評估工作的整體效率和效果，提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性，優(yōu)化企業(yè)成本結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的整體優(yōu)化。